[pt] Este trabalho apresenta um modelo de Regressão Linear
Nebulosa por Partes(RLNP). Trata-se de uma estrutura que
envolve modelos de regressão linear por partes ponderadas
por pertinências advindas da lógica nebulosa. Este modelo
é comparado com o modelo de regressão linear. Os
resultados mostram que o RLNP consegue identificar a
estrutura não-linear dos dados simulados e que na maioria
dos casos ele possui bom poder de ajuste. / [en] In this dissertation a Fuzzy Piece-Wise Linear Regressive
model FPLieR is developed. The model´s structure combines
linear regressive models with fuzzy logic´s grade of
membership in a piece-wise fashion. A comparision is made
between this model and the linear regression one. The
results show that FPLieR is able to find the linear
substructure of simulated data and that in most cases it
presents a good fit.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7440 |
| Date | 07 November 2005 |
| Creators | ANTONIO JOSE CORREIA SAMPAIO |
| Contributors | ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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